MARKET SCAN: Rankings Proactivos por Estrategia

Motor Market Scan — Ranking ordenado de activos por señal Quant Plus. Requiere plan PRO.

Lee señales pre-computadas de la DB (sin latencia de cálculo) y devuelve los top N activos del universo de Quant Plus.

Un z_score crudo no es comparable entre activos: está normalizado contra la historia de cada uno, así que el 0.66 de una stablecoin y el 1.37 de bitcoin miden desvíos de distribuciones de tamaños distintos. El ranking usa dos magnitudes que sí son comparables:

• threshold_proximity = |z_score| / z_score_anomaly_boundary. Adimensional. Mide cuán cerca está el activo de disparar su propio umbral de anomalía (t-Student con alpha=0.001, calculado por activo según su tamaño de muestra). 1.0 significa que está disparando; 0.4, que va por el 40% del camino.
• evidence_weight = min(data_points_analyzed / 50, 1.0). Cuánta muestra sostiene la medición. Es independiente del z-score, y por eso aporta un eje real y no una copia.

Ambos viajan en cada resultado: si ordenamos por ellos, podés reproducir el orden.

• aggressive: threshold_proximity desc. Convicción pura, sin ponderar cuánta evidencia la sostiene.
• conservative: evidence_weight desc, desempata por proximidad. La evidencia manda.
• balanced (default): threshold_proximity * evidence_weight desc, desempata por proximidad. Convicción ponderada por evidencia.

La estrategia cambia el orden, no filtra. Las tres devuelven el mismo conjunto de activos (los que tienen señal Quant Plus de menos de 24 h y market_cap_rank conocido) y varían solo el criterio de ranking. Si necesitás un subconjunto, filtrá del lado del cliente por signal, threshold_proximity o market_regime.

Alcance. El universo es el curado de Quant Plus (hasta ~15 activos), no el mercado completo. Un activo sin umbral o sin muestra persistidos devuelve el eje en null y cae al final del ranking: no se le inventa un valor por defecto.

Activos anclados. Las stablecoins quedan fuera del ranking mientras su ancla aguanta. Un z-score sobre un activo pegged mide ruido alrededor del ancla (su desviación estándar es minúscula, así que un movimiento irrelevante produce un z alto) y le robaría el puesto a un activo con señal real. Si se despegan más de un 1% en 24 h vuelven a entrar, porque en ese caso el depeg es la señal más importante que pueden dar.

Ideal para dashboards, newsletters automáticas y bots que siguen ese universo sin hacer una llamada por cada activo.